JPH04195262A - Fingerprint collator - Google Patents

Abstract

PURPOSE:To obtain a simple and fast fingerprint collator by detecting minutiae by using image data obtained by scanning a local area where the minutiae exists after confirming a direction of swelling line, and detecting coincidence with a registered fingerprint. CONSTITUTION:An identification number is inputted from an input part 19 to make access a minutiae list, and after the placement of a fingerprint is detected by an image input control part 12, a fingerprint image is automatically extracted. The position and the direction Di of the minutiae Mi stored in the minutiae list to which access is performed are accessed sequentially, and the direction of swelling line di in the local area centering the position of the Mi is detected. Detected direction di is compared with the direction De, and when the coincidence is obtained, it is judged that high probability of presence of the Mi in the local area exists, then, the detection of the minutiae is performed. When the Mi is detected, it is decided whether or not the total number of minutiae goes over a collation threshold value decided in advance so as to obtain the coincidence in the total number of detected minutiae. When it exceeds the threshold value, it is judged as the coincidence. A collation result is outputted from an output part 20.

Description

【発明の詳細な説明】 技術分野 本発明は指紋照合装置に関し、特に入力指紋と登録指紋
とをこれ等２つの指紋紋様特徴によってその同一性を判
定し、個人同定を行う指紋照合装置に関するものである
。[Detailed Description of the Invention] Technical Field The present invention relates to a fingerprint matching device, and more particularly to a fingerprint matching device that identifies an individual by determining the identity of an input fingerprint and a registered fingerprint based on these two fingerprint pattern characteristics. be.

従来技術 指紋を用いて個人を同定するシステムにおいては、指紋
の「万人不同」及び「終生不変」の特質から極めて高い
信頼性を有するために、パターン認識技術を用いて採取
指紋と予め登録されている指紋との同一性の自動照合を
行う装置が既に特開昭８０−２９８７５号公報及び特開
昭６０−２２１８８１号公報等をはじめとして多くの提
案がなされている。Conventional systems that use fingerprints to identify individuals have extremely high reliability due to the characteristics of fingerprints, which are ``unique for everyone'' and ``unchangeable throughout life.'' Many proposals have already been made for devices that automatically check the identity of fingerprints with other fingerprints, including Japanese Patent Laid-Open Nos. 80-29875 and 60-221881.

一方、近年の情報化社会の進展と共にコンピュータ端末
やデータベースへのアクセスや要所入出門管理時の個人
同定の必要性か増大しつつあり、これ等は暗証番号やＩ
Ｄカート等により行われている。しかし、盗難、紛失に
よりその効力は容易に失われるものであり、信頼性は低
いといわさるを得す、よって指紋照合によるものか提案
されているのである。On the other hand, with the development of the information society in recent years, the need for personal identification when accessing computer terminals and databases and managing key entrances and exits is increasing.
This is done using D-carts, etc. However, its effectiveness is easily lost due to theft or loss, and it is said to be unreliable.Therefore, it has been proposed to use fingerprint verification.

また、前述２件の公開公報に記述される発明において、
照合処理には特徴点の座標値、紋様方向、近傍特徴点、
更には近傍特徴点間に存在する隆線数を特徴として用い
ている。しかし、これは特徴リストの容量を大きくする
要因となり、ホストコンピュータと端末との間での前述
特徴リストの伝送速度の低速化および特徴リスト記憶フ
ァイルの容量の増加を招くと共に、照合処理のための時
間か大となるという欠点がある。In addition, in the inventions described in the two publications mentioned above,
The matching process uses the coordinate values of feature points, pattern direction, neighboring feature points,
Furthermore, the number of ridges existing between neighboring feature points is used as a feature. However, this increases the size of the feature list, slowing down the transmission speed of the feature list between the host computer and the terminal, and increasing the capacity of the feature list storage file. The disadvantage is that it takes a lot of time.

発明の目的 本発明の目的は、従来の照合装置における上述の欠点を
除去すると共に個人同定用の簡便で高速かつ高性能な指
紋照合装置を提供することである。OBJECTS OF THE INVENTION An object of the present invention is to eliminate the above-mentioned drawbacks of conventional verification devices and to provide a simple, high-speed, and high-performance fingerprint verification device for personal identification.

発明の構成 本発明によれば、入力指紋画像と登録指紋画像とを比較
してこの入力指紋画像か前記登録指紋画像と一致するか
否かをこれ等２つの指紋画像の特徴によって判定する指
紋照合装置であって、透明体上に載置された指の指紋画
像を採取して２次元量子化画像データとして出力する手
段と、登録指紋から抽出された特徴点の位置及び紋様方
向、更にはその近傍特徴点を予め登録した特徴リストを
格納したファイルと、前記特徴リストをアクセスするた
めに割当てられた同定番号を入力する入力１段と、この
入力された同定番号によりアクセスされた特徴リスト中
の各特徴点の紋様方向を前記入力指紋画像上の特徴点位
置で確認する手段と、この確認された特徴点位置上の直
線走査により得られる画像データから、前記特徴リスト
中の特徴点及び近傍特徴点を検出確認する手段とを含む
ことを特徴とする指紋照合装置か得られる。Structure of the Invention According to the present invention, a fingerprint matching method compares an input fingerprint image and a registered fingerprint image and determines whether the input fingerprint image matches the registered fingerprint image based on the characteristics of these two fingerprint images. The device includes a means for collecting a fingerprint image of a finger placed on a transparent body and outputting it as two-dimensional quantized image data, and a means for collecting a fingerprint image of a finger placed on a transparent body and outputting it as two-dimensional quantized image data. A file storing a feature list in which neighboring feature points are registered in advance, a first input stage for inputting an identification number assigned to access the feature list, and a file containing a feature list accessed by the input identification number. A means for confirming the pattern direction of each minutiae point based on the minutiae position on the input fingerprint image, and from image data obtained by linear scanning on the confirmed minutiae position, the minutiae in the feature list and neighboring features. A fingerprint verification device is obtained, which is characterized in that it includes means for detecting and confirming points.

実施例 以下、本発明の実施例を図面を用いて説明する。Example Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

第１図は本発明の一実施例を示す。第１図において、本
実施例は入力された指紋画像と登録された指紋画像との
紋様特徴を判定する指紋照合装置で、載置された指紋の
指紋像を採取し光電変換する指紋画像入力部１０と、光
電変換信号を２次元量子化画像データに変換するＡ／Ｄ
変換部１１と、採取画像の載置位置の検出を行ない、そ
の後画像採取を行う画像入力制御部１２と、２次元量子
化画像データを記憶する画像記憶部（メモリ）］３と登
録指紋より抽出された特徴点（以後、マニューシャと称
する）の位置、紋様方向及びその近傍特徴点を登録した
マニューシャリストを格納するファイル２１と、マニュ
ーシャリストをアクセスするために割合てられた同定番
号を入力する入力部１９と、照合結果および各種メツセ
ージを出力する出力部２０と、画像記憶部１３の画像デ
ータと、入力部１９の同定番号により得られるファイル
２１からのマニューシャリストとにより照合を行う照合
処理部１８とを含む。FIG. 1 shows an embodiment of the invention. In FIG. 1, this embodiment is a fingerprint matching device that determines pattern characteristics between an input fingerprint image and a registered fingerprint image, and a fingerprint image input unit that collects a fingerprint image of a placed fingerprint and photoelectrically converts it. 10, and an A/D that converts the photoelectric conversion signal into two-dimensional quantized image data.
A conversion unit 11, an image input control unit 12 that detects the placement position of the collected image and then performs image collection, an image storage unit (memory) that stores two-dimensional quantized image data]3, and extraction from registered fingerprints. A file 21 that stores a minutiae list in which the positions of minutiae points (hereinafter referred to as minutiae), pattern directions, and neighboring minutiae points are registered, and an input for inputting the identification number assigned to access the minutiae list. section 19, an output section 20 that outputs the matching results and various messages, a matching processing section 18 that performs matching using the image data in the image storage section 13, and the manualist from the file 21 obtained from the identification number of the input section 19. including.

照合処理部１８は画像メモリ１３、入力部１つおよびフ
ァイル２１からのデータを入力し、かつ出力部２０に出
力する外部インタフェース］４とファイル２１からのヤ
ニューシャリストを記憶する作業メモリ１７と、プログ
ラムが格納されているプログラムメモリ１６と、プログ
ラムにより制御される中央処理装置１５とにより構成さ
れている。The collation processing unit 18 includes an image memory 13, one input unit, an external interface which inputs data from a file 21, and outputs the data to an output unit 20, and a working memory 17 which stores the yanutial list from the file 21. , a program memory 16 in which programs are stored, and a central processing unit 15 controlled by the programs.

指紋入力部１０については、透明体上に載置された指に
対して光源からの光による光学的境界条件を利用して、
Ｉ　Ｔ　Ｖ　（１ｎｄｕｓｔｒｉａｌ　ｔｅｌｅｖｉｓ
ｉｏｎ）等の撮像装置により指紋紋様バタンの光電変換
像を入力する装置で、例えば、特開昭５４−６９３００
号および特開昭５４−８５６００号公報に記載されてい
る装置かあり、利用される。Regarding the fingerprint input unit 10, using optical boundary conditions due to light from a light source with respect to a finger placed on a transparent body,
ITV (industrial television)
A device that inputs a photoelectrically converted image of a fingerprint pattern using an imaging device such as ion).
The apparatus described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 54-85600 is available and is used.

つぎに画像入力制御部１２はマニューシャリストをアク
セスするために入力部１９より同定番号が入力された後
、随時取込まれる画像中の所定位置の画素の時間的濃淡
変化を調べ、指紋載置位置を検出するとともに、前記画
素の濃淡値が閾値以上となった時、指紋像を自動採取す
る。Next, after the identification number is input from the input unit 19 in order to access the manualist, the image input control unit 12 examines the temporal change in density of pixels at a predetermined position in the image captured from time to time, and determines the fingerprint placement position. is detected, and when the gray value of the pixel exceeds a threshold value, a fingerprint image is automatically collected.

このようにして得られた多値の２次元量子化画像か画像
メモリ１３に記憶される。照合処理部１８は入力部１９
より入力された同定番号によってファイル２１よりアク
セスされたマニューシャリストを作業メモリ１７に格納
する。The multivalued two-dimensional quantized image thus obtained is stored in the image memory 13. The verification processing section 18 is the input section 19
The manualist accessed from the file 21 using the input identification number is stored in the working memory 17.

第２図（ａ）および（ｂ）は本実施例における指紋パタ
ーンおよびマニューシャリストを示す。FIGS. 2(a) and 2(b) show the fingerprint pattern and manualist in this embodiment.

第２図（ａ）、（ｂ）において、指紋特徴はマニューシ
ャＭ１の位置（Ｘｉ　、　Ｙｉ　）　、紋様方向Ｄｉ１
近傍マニューシ＋ｍｉ’、　　　”　　ｍｉ’。In FIGS. 2(a) and (b), the fingerprint features are determined by the position (Xi, Yi) of the minutiae M1 and the pattern direction Di1.
Neighborhood maneuver + mi', ``mi'.

ｍ　１　　　　。m1.

ｍｉ４を単位として、−指紋画像内に複数個存ｒ）する
マニューシャＭｉに対して記述したものである。尚、近
傍マニューシャｍｉ″′の情報としては、その近傍マニ
ューシャの位置、紋様方向が考えられる。This is a description of a plurality of minutiae Mi that exist in a fingerprint image, with mi4 as a unit. It should be noted that the information on the nearby minutiae mi''' may include the position and pattern direction of the nearby minutiae.

これ等リスト中の情報の詳細な定義及びその抽出方法に
ついては、特開昭５５−１３８１７４号公報に詳述され
ているので、その詳細な説明は省略する。A detailed definition of the information in the list and a method for extracting the information are described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 138174/1982, so a detailed explanation thereof will be omitted.

照合処理部１８は第３図に示すように、画像メモリ１３
に格納された濃淡指紋画像３０とファイル２１からアク
セスされたマニューシャリスト中のマニューシャ（例え
ば３１）とを正確に対応させる処理を行なう。もし対応
かとれれば合致、とれなければ不一致として各種の目的
における個人同定を行うものである。As shown in FIG.
Processing is performed to accurately match the grayscale fingerprint image 30 stored in the file 21 with the minutiae (for example, 31) in the minutiae list accessed from the file 21. If a match is found, it is considered a match, and if not, it is considered a mismatch, and the individual is identified for various purposes.

第４図は本実施例のマニューシャ検出法を示す。FIG. 4 shows the minutia detection method of this embodiment.

第４図（ａ）はファイル２１から読出されたマニューシ
ャリスト中のマニューシャ４０の位置に対応する画像メ
モリ１３上の局所濃淡バタン領域４１を示しており、（
ｂ）はこのマニューシャ４０の位置（Ｘ、Ｙ）を原点と
して紋様方向に直交する複数の走査線４１１〜４１７に
よる走査に従って得られる２値ラスタの対応付けを示し
ている。また、（Ｃ）は局所領域４１における入力指紋
画像の隆線方向ｄ（４２て示す）及びこの局所領域４１
に隣接する８近傍領域の各隆線方向ｄｉ−ｄＢの状態を
示す。FIG. 4(a) shows a local gradation button area 41 on the image memory 13 corresponding to the position of the minutiar 40 in the minutiar list read from the file 21, and (
b) shows the correspondence of binary rasters obtained by scanning by a plurality of scanning lines 411 to 417 orthogonal to the pattern direction with the position (X, Y) of the minutiae 40 as the origin. In addition, (C) shows the ridge direction d (indicated by 42) of the input fingerprint image in the local area 41 and the ridge direction d (indicated by 42) in the local area 41.
The state of each ridge direction di-dB of eight neighboring regions adjacent to is shown.

照合処理部１８は照合処理としてファイル２１から読出
されたマニューシャリスト中のマニューシャ４０が存在
する局所領域４１から抽出された隆線方向ｄ４２及び８
近傍領域の各隆線方向ｄｌ〜ｄ８を平均化したｄａと、
マニューシャリスト中のマニューシャ４０の方向りとを
比較する。この比較による方向差か所定閾値６６以内で
あれば、この局所領域４１内に検出すべきマニューシャ
４０か存在する可能性か高いとして、しかる後にマニュ
ーシャ検出を行うものである。As a verification process, the verification processing unit 18 uses the ridge directions d42 and 8 extracted from the local region 41 where the minutiae 40 in the minutial list read from the file 21 exists.
da, which is the average of each ridge direction dl to d8 in the neighboring region;
The direction of the minutiar 40 in the minutiarist is compared. If the direction difference based on this comparison is within a predetermined threshold value 66, it is assumed that there is a high possibility that the minutiae 40 to be detected exists within this local area 41, and the minutiae detection is then performed.

隆線方向ｄの判定を行うための判定式の例として、次の
（１）、（２）式か考えられる。As an example of a determination formula for determining the ridge direction d, the following formulas (1) and (2) can be considered.

ｄａ　−（２ｄ＋ｄｌ　＋ｄ２　＋ｄ３　＋ｄ４　＋ｄ
５十ｄＢ　＋’ｄ７　＋ｄ８　）　／１０・・・・・・
（１）θｄ≧ｌ　ｄａ　−Ｄ　Ｉ　−−・−（２）この
例では、局所領域４１の８近傍領域を考慮してそれ等隆
線方向ｄｉ−ｄ８を処理対象としているが、局所領域に
対して４近傍領域（当該局所領域に接する上下左右の４
つの領域）を考慮し、それ等隆線方向ｄ　１．ｄ　３．
ｄ　５．ｄ　７を基にして（１）式のｄａを算出力する
こともてきる。da −(2d+dl +d2 +d3 +d4 +d
50 dB +'d7 +d8) /10...
(1) θd≧l da −D I −−・− (2) In this example, the 8 neighboring regions of the local region 41 are considered and their ridge direction di-d8 is the processing target. 4 neighboring areas (4 neighboring areas on the top, bottom, left and right of the local area)
ridge direction d1. d3.
d5. It is also possible to calculate da in equation (1) based on d7.

上記（１）、（２）式の両者を満足する場合にのみマニ
ューシャ検出を実行するものである。満足されない場合
には、前述のマニューシャ４０は局所領域４１内には存
在せす、マニューシャリスト内の次のマニューシャの検
出を行うものとする。Minutiae detection is executed only when both equations (1) and (2) above are satisfied. If not satisfied, the above-mentioned minutiae 40 does not exist within the local area 41, and the next minutiae in the minutiae list is detected.

マニューシャ検出のためには、ファイル２１がら読出さ
れたマニューシャリスト中のマニューシャ４０の位置に
対応する画像メモリ１３上の局所パターン４１に対し、
マニューシャ位置を原点とし、紋様方向に直交する複数
の走査４１１．・、４１２　、４１３　、・・・、　４
１Ｂ　、・・・、４１７を設定し、この走査に従って得
られる二値ラスターの対応付けを行なうと、例えば第４
図（ａ）の４１２　、４１３　、−＝。For minutiae detection, a local pattern 41 on the image memory 13 corresponding to the position of the minutiae 40 in the minutiae list read out from the file 21 is
A plurality of scans 411 with the minutiae position as the origin and perpendicular to the pattern direction.・, 412 , 413 , ..., 4
1B,..., 417 and associate the binary rasters obtained according to this scanning, for example, the fourth
412, 413, -= in figure (a).

４１Ｇが第４図（ｂ）の４２２　、４２３　、・、４２
６のようになる。二値ラスターの対応付けによりマニュ
ーシャ（例では端点）４３が検出される。このようにし
て検出されるマニューシャ４３はマニューシャリスト中
のマニューシャ４０の候補点として保存される。このマ
ニューシャに対するマニューシャリスト中の近傍マニュ
ーシャについても同様にして候補点が得られる。41G is 422, 423, 42 in Fig. 4(b)
It will look like 6. Minutiae (endpoints in the example) 43 are detected by associating the binary rasters. The minutiae 43 detected in this manner is saved as a candidate point for the minutiae 40 in the minutiae list. Candidate points are obtained in the same manner for neighboring minutiae in the minutiar list for this minutiae.

このように、マニューシャの配置を指紋画像上で順次検
８することによって照合処理か行なわれる。最後に照合
結果か出力部２０に出力される。In this way, the matching process is performed by sequentially checking the arrangement of the minutiae on the fingerprint image. Finally, the matching result is output to the output section 20.

尚、前述二値ラスターの対応付は方法については、特開
昭６２−１１８４８１１号および同６２−１４４２８９
号公報にて詳述しであるため、ここではその詳細を省略
する。The method for associating the binary rasters mentioned above is described in Japanese Patent Laid-Open No. 62-1184811 and No. 62-144289.
Since it is explained in detail in the publication, the details will be omitted here.

尚、ラスク対応付けによるマニューシャ検出は処理が複
雑で計算時間か大となるために、前述の局所領域中の方
向性か確認されたときのみ前述のラスク対応付けによる
マニューシャ検出を行えば、従来のラスク対応付けのみ
による照合方式に比較して、処理時間か大幅に短縮する
。Note that minutia detection using rask mapping is complicated and takes a long calculation time, so if the minutia detection using rask mapping is performed only when the directionality in the local area is confirmed, it will be easier than the conventional method. Compared to a matching method based only on rask correspondence, processing time is significantly reduced.

第５図に本実施例の処理フローを示す。Ｓｌにおいて、
マニューシャリストをアクセスするために入力部１９よ
り同定番号を入力する。Ｓ２では、画像入力制御部１２
により指紋載置を検出後、指紋画像を自動採取する。FIG. 5 shows the processing flow of this embodiment. In Sl,
In order to access the manualist, an identification number is input from the input section 19. In S2, the image input control section 12
After detecting the placement of a fingerprint, a fingerprint image is automatically collected.

次に８３では、Ｓｌにおいてアクセスしたマニューシャ
リスト内に格納されているマニューシャＭｉの位置（Ｘ
１１Ｙｉ）及び方向Ｄｉを順次アクセスする。Ｓ４では
、前述の位置（Ｘｉ、Ｙｉ　）を中心とした局所領域内
の隆線方向ｄｉを検出する。Next, at 83, the position of minutiae Mi (X
11Yi) and direction Di are sequentially accessed. In S4, the ridge direction di within the local area centered on the above-mentioned position (Xi, Yi) is detected.

ここで用いる隆線方向検出方法は、例えば、「高速画像
処理プロセッサＴＩＰ−ＰＣを用いた指紋画像処理」森
田、太溝、浅井、電子情報通信学界創立７０周年記念総
合全国大会論文集、論文番号１５４９．６巻、２２７頁
、　１９８７年３月２６日発行で述べられている方法が
適用可能である。The ridge direction detection method used here is, for example, "Fingerprint Image Processing Using High-speed Image Processing Processor TIP-PC" by Morita, Taomizo, Asai, Proceedings of the General National Conference of the 70th Anniversary of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers, Paper No. 1549.6, page 227, published March 26, 1987, is applicable.

検出された方向ｄｉ　とマニューシャリスト内方向Ｄｉ
　とを、（１）、（２）式により比較し、−致すれば、
局所領域内にマニューシャＭ　ｉが存在する確率が高い
ものとして、Ｓ５におけるマニューシャ検出を行う。Detected direction di and manualist internal direction Di
Compare them using equations (1) and (2), and if -, then
Minutiae detection in S5 is performed assuming that there is a high probability that minutiae M i exists within the local area.

一致しない場合、残存マニューシャの有無を調べ、有れ
ば次のマニューシャについて同様の処理を繰返す。無け
れば、不一致とする。If they do not match, the presence or absence of any remaining minutiae is checked, and if so, the same process is repeated for the next minutiae. If not, it is considered inconsistent.

Ｓ５においてマニューシャＭ＋が検出された場合には、
Ｓ６において、検出されたマニューシャの総数が一致と
なるべく予め定められた照合閾値以上となるか否かの判
定をする。閾値以上なら一致したとする。そうでなけれ
ば、マニューシャＭｉの全ての近傍マニューシャｍｉ　
’、　ｍｉ　２．　ｍｉ３．ｍｉ’についても以上の処
理を施したか調べ、全ての近傍マニューシャについて同
様の処理をなす。If minutiae M+ is detected in S5,
In S6, it is determined whether the total number of detected minutiae is equal to or greater than a predetermined matching threshold for a match. If it is equal to or greater than the threshold, it is assumed that there is a match. Otherwise, all neighboring minutiae mi of minutiae Mi
', mi 2. mi3. It is checked whether the above processing has been performed for mi', and the same processing is performed for all neighboring minutiae.

その後は、再び残存マニューシャの有無に従って上述の
方向確認及びマニューシャ検出処理を繰返す。全てのマ
ニューシャについて調で検出マニューシャ総数が照合閾
値以上とならなかった場合は、不一致とする。最後に８
７において一致モしくは不一致の照合結果を出力部２０
より出ツノする。Thereafter, the above-described direction confirmation and minutiae detection processing is repeated again depending on the presence or absence of remaining minutiae. If the total number of detected minutiae does not exceed the matching threshold for all minutiae, it is determined that there is no match. Finally 8
7, the output unit 20 outputs the matching or non-matching matching results.
More prominent.

上記実施例では、マニューシャＭ　ｉの全ての近傍マニ
ューシャについても照合を行っているが、処理時間をよ
り短縮するには、二の近傍マニューシャについての照合
を省略することができる。この場合は、マニューシャリ
ストとしては第６図に示す如く、各マニューシャＭｉに
ついて、位置及び方向のみがリストアツブされる。In the above embodiment, all of the neighboring minutiae of the minutiae M i are also checked, but in order to further reduce the processing time, the matching of the second neighboring minutiae can be omitted. In this case, as shown in FIG. 6, only the position and direction of each minutiar Mi are restored.

第７図はこの場合の照合処理のフローである。FIG. 7 is a flowchart of the verification process in this case.

第５図のフローと異るのは、Ｓ３でのアクセスマニュー
シャリストかマニューシャＭ＋の位置及び方向のみてあ
り、またこのマニューシャＭｉについての近傍マニュー
シャの照合がないことである。What is different from the flow shown in FIG. 5 is that only the position and direction of the access minutiarist or minutiae M+ is seen in S3, and there is no matching of neighboring minutiae with respect to this minutiae Mi.

他の動作については前述の実施例と同一である。Other operations are the same as those in the previous embodiment.

尚、本実施例では、画像メモリ１３に記憶される指紋画
像は多値画像としたが、公知なる方法により二値化を施
された二値画像を記憶し、その画像を処理することにし
ても、処理の本質は変わることかなく行える。In this embodiment, the fingerprint image stored in the image memory 13 is a multivalued image, but a binary image that has been binarized by a known method is stored and then processed. However, the essence of the process remains unchanged.

発明の効果 以上のように、本発明によれば、濃淡指紋画像上におい
て、隆線方向を確認後にマニューシャか存在する局所領
域上を走査して得られる画像データを用いてマニューシ
ャを検出して登録指紋との一致を検出するようにしたの
で、簡便で高速な指紋照合装置が得られるという効果か
ある。Effects of the Invention As described above, according to the present invention, a minutiae is detected and registered using image data obtained by scanning a local area where a minutiae exists after checking the ridge direction on a gray-scale fingerprint image. Since a match with a fingerprint is detected, a simple and high-speed fingerprint verification device can be obtained.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第１図は本発明の実施例のシステムブロック図、Ｍ２図
（ａ）はマニューシャのパターンを示す図、第２図（ｂ
）はマニューシャリストを示す図、第３図は入力指紋画
像のパターンを示す図、第４図（ａ）、（ｂ）、（ｃ）
はマニューシャ検出の例を説明する図、第５図は本発明
の一実施例の動作フロー図、第６図は本発明の他の実施
例のマニューシャリストを示す図、第７図は本発明の他
の実施例の動作を示すフロー図である。 主要部分の符号の説明 １０・・・・・・指紋像入力部 １８・・・・・照合プロセッサ処理部 １９・・・・・・入力部 ２０・・・・・・出力部 ２１・・・・・ファイルFigure 1 is a system block diagram of an embodiment of the present invention, Figure M2 (a) is a diagram showing the minutiae pattern, Figure 2 (b).
) is a diagram showing a manualist, FIG. 3 is a diagram showing a pattern of an input fingerprint image, and FIG. 4 (a), (b), (c)
5 is a diagram explaining an example of minutiae detection, FIG. 5 is an operation flow diagram of one embodiment of the present invention, FIG. 6 is a diagram showing a minutiae list of another embodiment of the present invention, and FIG. FIG. 7 is a flow diagram showing the operation of another embodiment. Explanation of symbols of main parts 10...Fingerprint image input section 18...Verification processor processing section 19...Input section 20...Output section 21... ·File

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] （１）入力指紋画像と登録指紋画像とを比較してこの入
力指紋画像が前記登録指紋画像と一致するか否かをこれ
等２つの指紋画像の特徴によって判定する指紋照合装置
であって、透明体上に載置された指の指紋画像を採取し
て２次元量子化画像データとして出力する手段と、登録
指紋から抽出された特徴点の位置及び紋様方向、更には
その近傍特徴点を予め登録した特徴リストを格納したフ
ァイルと、前記特徴リストをアクセスするために割当て
られた同定番号を入力する入力手段と、この入力された
同定番号によりアクセスされた特徴リスト中の各特徴点
の紋様方向を前記入力指紋画像上の特徴点位置で確認す
る手段と、この確認された特徴点位置上の直線走査によ
り得られる画像データから、前記特徴リスト中の特徴点
及び近傍特徴点を検出確認する手段とを含むことを特徴
とする指紋照合装置。(1) A fingerprint matching device that compares an input fingerprint image and a registered fingerprint image and determines whether or not the input fingerprint image matches the registered fingerprint image based on the characteristics of these two fingerprint images, and the device is transparent. A means for collecting a fingerprint image of a finger placed on the body and outputting it as two-dimensional quantized image data, and pre-registering the position and pattern direction of the minutiae extracted from the registered fingerprint, as well as its neighboring minutiae. a file storing a feature list, an input means for inputting an identification number assigned to access the feature list, and a pattern direction of each feature point in the feature list accessed by the input identification number. means for confirming the position of the minutiae on the input fingerprint image; and means for detecting and confirming the minutiae in the feature list and neighboring minutiae from image data obtained by linear scanning on the confirmed minutiae position; A fingerprint verification device comprising: （２）入力指紋画像と登録指紋画像とを比較してこの入
力指紋画像が前記登録指紋画像と一致するか否かをこれ
等２つの指紋画像の特徴によって判定する指紋照合装置
であって、透明体上に載置された指の指紋画像を採取し
て２次元量子化画像データとして出力する手段と、登録
指紋から抽出された特徴点の位置及び紋様方向を予め登
録した特徴リストを格納したファイルと、前記特徴リス
トをアクセスするために割当てられた同定番号を入力す
る入力手段と、この入力された同定番号によりアクセス
された特徴リスト中の各特徴点の紋様方向を前記入力指
紋画像上の特徴点位置で確認する手段と、この確認され
た特徴点位置上の直線走査により得られる画像データか
ら、前記特徴リスト中の特徴点を検出確認する手段とを
含むことを特徴とする指紋照合装置。(2) A fingerprint matching device that compares an input fingerprint image and a registered fingerprint image and determines whether or not the input fingerprint image matches the registered fingerprint image based on the characteristics of these two fingerprint images, the device being transparent. A means for collecting a fingerprint image of a finger placed on the body and outputting it as two-dimensional quantized image data, and a file storing a feature list in which the positions and pattern directions of feature points extracted from registered fingerprints are registered in advance. an input means for inputting an identification number assigned to access the feature list; and input means for inputting the pattern direction of each feature point in the feature list accessed by the input identification number as a feature on the input fingerprint image. A fingerprint verification device comprising: means for confirming point positions; and means for detecting and confirming feature points in the feature list from image data obtained by linear scanning on the confirmed feature point positions.